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面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势,现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求,这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战,针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点,分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术,并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。

  • 2021-12-01
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未来移动通信频谱兼容共存研究方法浅析

移动通信赖以生存与发展的根本——无线电频谱资源是有限、宝贵的国家资源。面对未来移动通信网络承载能力要求不断提高的趋势,寻找可用、好用的频谱资源愈加困难。“兵马未动,粮草先行”,频谱研究是移动通信可持续发展需开展的首要工作之一。其中,开展频谱兼容共存研究,寻找业务间共用的技术边界,是非常关键的环节。

  • 2021-12-01
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面向6G的太赫兹信道特性与建模研究的综述

综述了太赫兹信道特性与建模的研究进展。首先,对比分析了太赫兹与低频段信道不同的传播特性,例如分子吸收特性,障碍物表面粗糙度对折射、反射系数的影响特性以及太赫兹波的物理特性等。其次,介绍了两种常用信道建模方法,即统计性和确定性信道建模。最后,总结了基于两种建模方法的太赫兹信道建模的近期研究进展。

  • 2021-12-01
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基于区块链的6G动态频谱共享技术

针对未来6G移动通信网络工作频段更高、覆盖范围更小、建网成本更高、带宽需求更大等问题,分析了6G网络多方共建、频谱动态共享的发展趋势,提出了基于区块链的多方频谱动态共享排队论模型,分析了区块链系统区块体长度对区块处理时延、平均队列长度之间的影响,并结合移动通信网络物理资源分配参数、区块链系统处理能力和业务特征,对基于区块链的频谱动态共享场景进行了仿真对比分析。

  • 2021-12-01
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面向6G的极化编码链路自适应技术

作为第一种达到信道容量的高性能编码,极化码(Polar Code)是未来6G数据传输的重要候选方案,由此提出了面向6G的极化编码链路自适应传输框架。在此框架下,高性能的级联极化编码方案,逼近有限码长信道容量极限;通用的极化编码速率适配,支持高效HARQ机制;灵活的极化编码调制,显著提升链路频谱效率。极化编码链路自适应方案能够显著提升无线传输性能,满足超高可靠低时延与高频谱效率传输要求,在未来6G数据传输中有广泛的应用前景。

  • 2021-12-01
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面向空天地一体多接入的融合6G网络架构展望

空天地一体网络架构是6G的核心方向之一,被ITU列为七大关键网络需求之一[1]。6G的空天地一体网络架构将以地面蜂窝移动网络为基础,结合宽带卫星通信的广覆盖、灵活部署、高效广播的特点,通过多种异构网络的深度融合来实现海陆空全覆盖,将为海洋、机载、跨国、天地融合等市场带来新的机遇。国内外产业已经开始积极布局,美国SpaceX公司正在积极储备太空能力、欧洲也在积极开展OneWeb等项目,希望打造规模巨大、覆盖全球的低轨卫星互联网,以抢占卫星网络的运营先机。

  • 2021-12-01
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面向6G的非正交多址接入关键技术

非正交多址接入技术凭借其良好的过载性能被认为是满足下一代移动通信(6G)超大连接、超低时延和高可靠性需求的关键技术之一,但目前相关理论研究尚不充分,且其应用仍面临着接收机实现复杂度过高等问题。首先提出了复杂度受限下NOMA设计理论模型,接着给出了NOMA系统的发送端理论分析和接收端方案设计,进一步提出了一种基于可靠性的期望值传播算法,仿真结果表明在性能损失可接受范围内,复杂度较EP接收机降低了约35%,最后,将NOMA与多入多出技术相结合,进一步提升系统的性能,为低复杂度、逼近容量界的NOMA方案设计提供了理论和关键技术支撑。

  • 2021-12-01
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基于可重构智能表面的移动通信简要综述

现代移动通信的发展揭示了无线信道的随机性和不确定性是影响无线传输质量的关键因素,发射机的无线电波在传输过程中与传输路径上各种物体不可控制的相互作用,导致接收端信号质量降低,目前正兴起的6G使能技术研究中,可重构智能表面是被积极探索的新兴范式。通过对可重构智能表面的概念、基于可重构智能表面的信息调制、基于可重构智能表面的无线中继、以及未来研究方向四个方面进行简要综述和讨论,揭示了可重构智能表面辅助的移动通信系统有潜力使网络运营商通过主动控制无线电波的反射来克服自然无线传播的负面影响,重塑无线传播环境,进而大幅提升通信性能。

  • 2021-12-01
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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